Google a annoncé avoir mis au point un réseau de neurones capable de prédire les précipitations de manière plus précise et sur des zones géographiques affinées par rapport aux prévisions "dans l'heure" actuelles de l'agence météorologique nationale des Etats-Unis.
Aujourd'hui, ces prévisions sont établies par le biais de simulations, basées sur des relevés au sol et des observations satellite, et sont réalisées par des supercalculateurs. Les mêmes modèles qui servent à prédire la météo au cours des 10 prochains jours sont utilisés pour prévoir la pluie dans l'heure qui vient. Si leur précision a augmenté à mesure que les supercalculateurs devenaient plus puissants, le temps nécessaire au calcul limite le nombre de "rafraîchissements" journaliers du modèle à trois ou quatre, et les données utilisées sont toujours vieilles de plusieurs heures. La précision géographique est par ailleurs limitée à des zones de 5 kilomètres pour des raisons de lourdeur de traitement.
C’est là que l'approche de Google pourrait changer la donne. Plutôt qu'une simulation des forces physiques de l'atmosphère, les chercheurs ont entraîné un réseau de neurones à partir d'images de la couverture nuageuse provenant de radars atmosphériques. Pour cela, la firme de Mountain View a nourri ses algorithmes avec des images radar de l’ensemble du territoire américain, collectées par l’Agence américaine d’observation océanique et atmosphérique (NOAA) entre 2017 et 2019. En prenant des périodes de quatre semaines, le système a été entraîné avec les données des trois premières semaines – à raison de 30 images par heure, prises avec deux minutes d'écart – et est parvenu à réaliser les bonnes prédictions pour la quatrième grâce à une analyse purement visuelle.
Le résultat est un système capable de fournir une prédiction toutes les deux minutes, et avec une précision géographique "10 fois plus élevée" que celle du modèle classique, d'après Google. Une faible latence qui s'avérerait être un atout pour les endroits soumis à des événements violents comme des tempêtes. "Il s’agit de s’adapter efficacement au changement climatique, en particulier pour les conditions extrêmes. C’est une avancée dans le cadre de la gestion des crises, via la réduction des pertes en vies humaines et en biens", écrit Jason Hickey, ingénieur logiciel chez Google Research.
A noter que cette technique ne donne de meilleurs résultats que sur le temps court. « Pour des prévisions au-delà de six heures, les simulations 3D actuelles restent meilleures pour l'instant », reconnaît Jason Hickey. Si l’intérêt reste, à cette heure, modéré pour des bulletins météo grand public, il est pertinent pour des besoins spécifiques – tels que des opérations de sauvetage.
Article rédigé par Georges Simmonds pour RT Flash
